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A745 資料工程基礎｜規劃和建構強大、穩健的資料系統 |
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🏆🏆🏆Amazone400+五星好評🏆🏆🏆
👉資料領域的必讀書單📚，適合IT專業人士和學生，尤其適合希望深入了解資料工程的讀者。
👉書中提供資料工程的基本和進階概念，對於理解當前和未來的資料工程趨勢和技術非常有幫助。
👉作者的寫作風格值得讚賞，使用的比喻和舉例能將複雜的概念有效簡化，更易理解。...
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A748 生成深度學習｜訓練機器繪畫、寫作、作曲與玩遊戲 第二版 |
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生成式AI是科技界最熱門的主題。本書以實務導向，教導機器學習工程師與資料科學家們如何使用TensorFlow與Keras來從頭做出令人讚嘆的生成深度學習模型，包含變分自動編碼器（VAE）、生成對抗網路（GAN）、Transformer、正規化流、能量模型與降噪擴散模型。
本書從深度學習的基礎開始，逐步談到最尖端的架構...
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A770 具成本效益的資料管道 |
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開發雲端資料管道的權衡之計
「SevLeonard的最佳實踐和策略可以為我的雇主節省數百萬美元。對比一本書的價格和閱讀時間而言，這是相當不錯的投資回報。」
—BarShirtcliff
軟體工程師
「這就是我們一直在等待的那本書，它為監控、控制和優化高效能雲端資料系統的成本，提供了清晰、有條不紊的指導。」
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A767 機器學習的訓練資料 |
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從標註到資料科學的人類監督
掌握訓練資料的訣竅，提升AI專案成功率
「本書以全方位的視角解說如何產生高品質的訓練資料以及啟動新專案。」
—AnirudhKoul
Pinterest機器學習、資料科學負責人
「要做好機器學習，必須學習如何訓練資料。本書的價值比黃金還要珍貴。」
—NealLinson
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A712 精通機器學習｜使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第三版 |
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建立智慧型系統的概念、工具與技術
「這是一本出色的機器學習資源，包含淺顯易懂的解說，以及豐富的實用技巧。」
—FrançoisChollet
Keras作者，《DeepLearningwithPython》作者
「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源，涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。...
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A746 資料治理技術手冊 |
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實現資料可信度的人員、流程和工具
「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多，企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備，他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」
—JimCushman,Collibra產品長
當您將資料移動到雲端時，對於資料該如何治理，您需要考慮全面的管理...
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A727 Python資料科學學習手冊 第二版 |
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處理大量資料的基本工具
「這本書提供了清晰且易於遵循的範例，幫助您設置與使用最重要的資料科學和機器學習工具。」
—AnneBonner
ContentSimplicity創辦人和CEO
Python是許多研究人員的首選工具，它擁有豐富的儲存、操作及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，藉由本書，...
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A738 設計機器學習系統｜迭代開發生產環境就緒的ML程式 |
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「簡而言之，這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。」
—JoshWills
WeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監
「在蓬勃發展但混亂的生態系統中，提供了ML從端到端的原則性視角，既是地圖又是指南針；大型科技公司內外的從業者必讀。」
—JacopoTaglia...
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A726 資料視覺化｜使用Python與JavaScript 第二版 |
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擷取、清理、分析與轉換資料
「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」
—PeterCook,《D3StarttoFinish》作者
如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視...
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A725 Google Analytics學習手冊 |
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創造商業影響力與洞察先機
「藉助GoogleAnalytics的學習過程，熟悉這個數位行銷道具箱裡的每項工具，不僅能了解手上的資料、活化資料，還能創造出自己的競爭優勢，推動價值與成長。」
—MelindaSchiera,策略分析師
在數位行銷分析領域裡，當前最新的資料模型非GoogleAnalytics4莫屬...
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